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問題ベースの最適化の設定
問題ベースの最適化では,最適化変数を作成し,これらの変数で目的関数と制約を表す式または方程式を表す式を作成して,解决を使用して問題を解きます。最適化問題の場合に実行する問題ベースの手順については、問題ベースの最適化ワークフローを参照してください。方程式の解法については,方程式を解くための問題ベースのワークフローを参照してください。
最適化問題を解く前に,問題ベースかソルバーベースか,適切なアプローチを選択しなければなりません。詳細は,はじめに問題ベースアプローチまたはソルバーベースアプローチを選択を参照してください。
メモ:多項式,有理式,および初等関数(经验值など)で構成されていない非線形関数がある場合は,その関数をfcn2optimexprを使用して最適化式に変換します。詳細は,非線形関数から最適化式への変換と最適化変数および式でサポートされる演算を参照してください。
非線形最適化の基本的な例は,制約付き非線形問題の解法,問題ベースを参照してください。混合整数線形計画法の基本的な例は,混合整数線形計画法の基礎:問題ベースを参照してください。基本的な方程式の解法の例については,非線形方程式系の解法,問題ベースを参照してください。
関数
オブジェクト
EquationProblem |
非線形方程式系 |
OptimizationConstraint |
最適化制約 |
OptimizationEquality |
等式と等式制約 |
OptimizationExpression |
最適化変数に関する算術式または関数式 |
OptimizationInequality |
不等式制約 |
OptimizationProblem |
最適化問題 |
OptimizationVariable |
最適化用の変数 |
トピック
問題ベースの手順
最適化問題を解くための問題ベースの手順。
方程式を解くための問題ベースの手順。
式は目的と制約の両方を定義します。
問題ベースのアプローチで追加パラメーター,データ,または固定変数を渡します。
問題ベースの最小二乗法の構文ルール。
解决で問題解決にconeprogを使用する際の要件。
変数の名前付きインデックスを作成して使用する方法。
変数や制約などの問題要素を確認または変更する方法を示します。
解とその質を評価する方法。
問題ベースの最適化のヒント
整数制約がある場合により迅速または正確に解を得たり,問題作成でループを回避したりするためのヒント。
再利用および拡張可能な問題を作成するため,モデルをデータから分離します。
同じ名前の2つの最適化変数をもつ問題の解法。
この例では,名前付きインデックス変数がある場合に,関数findindexを使用して解决の初期点を作成する方法を説明します。
正または南を含む最適化式は表示できないため,予期しない結果を招くことがあります。
共通の関数を持つ目的関数と制約の逐次評価または並列評価,問題ベース
問題ベースのアプローチで目的関数と非線形制約関数が共通の計算を共有する場合の時間を節約します。
自動微分によって,問題を解くための関数評価の数が減少します。
自動導関数が適用されない場合に問題ベースの最適化に導関数情報を含める方法。
prob2structによって作成された非線形関数内の追加のパラメーターの値を見つける方法。
問題ベースのアプローチで出力関数を使用して,反復の履歴を記録し,カスタムプロットを作成する方法を説明します。
並列計算
最適化に複数のプロセッサを使用します。
勾配推定を並列で行います。
2つのソルバーfminconと遗传算法での並列計算の有効性を示す例。
最適化の高速化のための要因について調べます。
問題ベースのアルゴリズム
最適化関数とオブジェクトで最適化問題を解く方法。
自動微分のしくみを学習します。
最適化変数と式で使用可能なすべての数学的演算とインデックス演算を一覧表示します。
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